TNF-α inhibitors for type 1 diabetes: exploring the path to a pivotal clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes (T1D) is an autoimmune disease characterized by the destruction of insulin-producing β-cells in the pancreas. This destruction leads to chronic hyperglycemia, necessitating lifelong insulin therapy to manage blood glucose levels. Typically diagnosed in children and young adults, T1D can, however, occur at any age. Ongoing research aims to uncover the precise mechanisms underlying T1D and to develop potential interventions. These include efforts to modulate the immune system, regenerate β-cells, and create advanced insulin delivery systems. Emerging therapies, such as closed-loop insulin pumps, stem cell-derived β-cell replacement and disease-modifying therapies (DMTs), offer hope for improving the quality of life for individuals with T1D and potentially moving towards a cure. Currently, there are no disease-modifying therapies approved for stage 3 T1D. Preserving β-cell function in stage 3 T1D is associated with better clinical outcomes, including lower HbA1c and decreased risk of hypoglycemia, neuropathy, and retinopathy. Tumor Necrosis Factor alpha (TNF-α) inhibitors have demonstrated efficacy at preserving β-cell function by measurement of C-peptide in two clinical trials in people with stage 3 T1D. However, TNF-α inhibitors have yet to be evaluated in a pivotal trial for T1D. To address the promising clinical findings of TNF-α inhibitors in T1D, Breakthrough T1D convened a panel of key opinion leaders (KOLs) in the field. The workshop aimed to outline an optimal clinical path for moving TNF-α inhibitors to a pivotal clinical trial in T1D. Here, we summarize the evidence for the beneficial use of TNF-α inhibitors in T1D and considerations for strategies collectively identified to advance TNF-α inhibitors beyond phase 2 clinical studies for stage 3 T1D.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».